31.01.2025
WORLD ECONOMIC FORUM

Jeannette Gorzala: „KI findet auch in den USA nicht im rechtsfreien Raum statt“

Interview. Künstliche Intelligenz dominierte die Debatten beim World Economic Forum in Davos – insbesondere nach der Ankündigung des milliardenschweren US-KI-Programms „Stargate“. Im AI-House haben wir mit KI-Expertin Jeannette Gorzala darüber gesprochen, welche Herausforderungen sich daraus für Europa ergeben.
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Jeannette Gorzala im AI-House in Davos | Fotos: brutkasten / martin pacher

Beim World Economic Forum (WEF) traf sich vergangen Woche die führende Wirtschaftselite, und 2025 drehte sich alles rund um ein Thema: Künstliche Intelligenz (KI). Ein zentrales Thema in Davos war die Ankündigung des KI-Programms „Stargate“ durch den ehemaligen US-Präsidenten Donald Trump. Wir haben im AI-House in Davos die international anerkannte KI-Expertin Jeannette Gorzala (CEO & Founder | Act.AI.Now / Mitglied des KI-Beirats der Bundesregierung) getroffen, um über aktuellen Entwicklungen im globalen Wettbewerb rund um KI zu sprechen.


Die Ankündigung des KI-Programms “Stargate” durch Donald Trump war am Weltwirtschaftsforum das große Thema. Wie hast du die Dynamik der Diskussion hier in Davos wahrgenommen? 

Am Anfang der Woche war eine spürbare Verunsicherung zu erkennen und die künftige Ausrichtung der US-Politik dominierte die Diskussionen. KI ist noch immer ein sehr bestimmendes Thema. Im Vergleich zur Aufbruchsstimmung von letztem Jahr geht es heuer jedoch mehr um konkrete Implementierung ‘beyond the Hype’.

Seit der Ankündigung von „Stargate“ steht eindeutig fest: KI bleibt ein globales Fokusthema. Das geplante Investment von bis zu 500 Milliarden Dollar in Infrastruktur und Rechenzentren durch das Konsortium aus OpenAI, Oracle, MGX und Softbank ist ein klares Signal für die strategische Bedeutung von AI als Schlüsseltechnologie und den US-Anspruch auf globale Wettbewerbsführerschaft.

Zum Vergleich: In Europa sind sieben AI-Factories und der Ausbau von Rechenkapazitäten mit einem Volumen von rund zwei Milliarden Euro vorgesehen. Gleichzeitig waren am WEF auch zahlreiche andere Akteure präsent, darunter Unternehmen aus China und dem Globalen Süden, die aktiv mitgestalten und Einfluss nehmen wollen.

Du warst hier in Davos auch mit Vertreter:innen von europäischen AI-Companies in Kontakt. Wie haben sie diese Ankündigung aufgefasst?

Einige Akteure forderten sofort, dass die EU das US-Investment in KI in gleicher Höhe macht. Dabei wird aber ein entscheidender Punkt übersehen: Stargate ist ein privat finanziertes Projekt. Genau hier liegt eine der größten Herausforderungen für europäische KI-Unternehmen, der Zugang zu privatem Kapital.

Zwar gibt es in Europa viele öffentliche Programme zur Startfinanzierung, doch bei der Skalierung entsteht eine massive Finanzierungslücke. Startups haben große Schwierigkeiten, in Europa ausreichend Kapital für ihr Wachstum zu sichern. Oft bleibt ihnen nur der Gang ins Ausland, insbesondere ins Silicon Valley, um Investoren zu finden.

Um das zu ändern, braucht es dringend gezielte Maßnahmen, die jungen Unternehmen besseren Zugang zu Kapital ermöglichen und ihnen die nötige Unterstützung bieten, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.

Welche möglichen Finanzierung-Modelle für europäische AI-Startups wurden hier in Davos diskutiert?

Ein großes Thema war die Defragmentierung des europäischen Kapitalmarkts. Weiter geht es auch um mehr Risikobereitschaft bei Investments. Dies ist nicht nur eine Frage des Commitments, sondern vor allem der Umsetzung. Europa muss in kurzer Zeit viel schaffen, um international wettbewerbsfähig zu bleiben.

In Gesprächen mit KI-Unternehmen, darunter auch LLM-Entwickler, hat sich für mich bestätigt, dass diese lieber in den USA gründen, da dort der Zugang zu Kapital wesentlich einfacher ist. Auch Investment-Tickets sind größer. In Europa müssen Startups an zahlreiche Türen klopfen und oft monatelang verhandeln, um vergleichbare Summen zu beschaffen. Dies macht schnelles und effektives Wachstum in Europa viel schwieriger.

Donald Trump hat auch angekündigt, die KI-Regulierung in den USA aufheben zu wollen. Wie könnte sich dies auf den europäischen Markt auswirken?

Die europäische KI-Regulierung steht unter heftiger Kritik – während einige sie als überreguliert ansehen, begrüßen andere die klare Linie. Besonders Unternehmen, die von Anfang an auf verantwortungsvolle KI-Entwicklung gesetzt haben, empfinden es als unfair, dass Wettbewerber mit niedrigeren Standards dennoch dieselben Marktchancen erhalten.

Während im letzten Jahr noch unklar war, ob der AI Act tatsächlich kommt, steht nun fest: Die Regulierung ist beschlossen und tritt schrittweise von 2025 bis 2027 in Kraft. Es ist Zeit, die Umsetzung vorzubereiten und sich von Anti-Regulierungsdiskussionen zu lösen. 

Auch in den USA herrscht kein völliges Deregulierungsumfeld, selbst wenn die Aufhebung der KI-Executive Order durch Präsident Trump als solches interpretiert wird. Zwar gibt es keine einheitliche nationale KI-Regulierung (Federal Level), doch stattdessen entsteht ein regulatorischer Flickenteppich – einzelne Bundesstaaten (State Level) erlassen eigene, teils widersprüchliche Vorschriften.

Gerade deshalb bietet Europas Ansatz klare Vorteile: Ein einheitliches Regelwerk schafft einen europäischen KI-Binnenmarkt – anstelle eines fragmentierten Patchwork-Systems.

Du sprichst die schrittweise Implementierung des EU-AI-Acts an. Als nächstes soll die KI-Kompetenz in Unternehmen implementiert werden. Wie siehst du das?

KI- und Medienkompetenz ist eine wichtige Grundvoraussetzung für einen erfolgreichen KI-Einsatz. Aktuell steht dieses Thema im Brennpunkt, da die Verpflichtung zur KI-Kompetenz gemäß AI Act ab Anfang Februar in Kraft tritt. Viele Organisationen stehen aktuell vor der Frage, wie sie diese Anforderungen umsetzen können. 

Mein Rat an alle Unternehmen: Prüft, welche Rolle euch zukommt, welche KI-Technologien ihr in welchen Bereichen einsetzt, und analysiert, wie ihr diese korrekt anwenden müsst. Daraus ergibt sich der notwendige KI-Reifegrad der Organisation, der entsprechend durch Kompetenz begleitet werden muss. 

Siehst du hier große Herausforderungen für Unternehmen?

Die derzeitige Herausforderung liegt vor allem darin, dass man sich nun erstmals mit dem Thema befasst und sich Best Practices entwickeln müssen. 

Ein großer Vorteil des AI Act ist, dass er Organisationen die Möglichkeit gibt, einen passenden Rahmen entsprechend ihrer konkreten KI-Nutzung zu definieren. Entwickler müssen andere Anforderungen erfüllen als Anwender, und der Einsatz in sensiblen Bereichen wie HR erfordert ein anderes Kompetenzniveau als beispielsweise die Nutzung von KI-Tools für Marketingzwecke in KMUs.

Angesichts der enormen Bandbreite an KI-Anwendungen wäre ein unflexibler One-Size-Fits-All-Ansatz nicht nur unpraktisch, sondern auch unverhältnismäßig. Der AI Act schafft hier eine differenzierte Regulierung, die den realen Anforderungen am Markt besser gerecht wird. 

In Davos hast du auch OpenAI-CPO Kevin Weil getroffen. Worüber habt ihr gesprochen?

Spannend waren vor allem die aktuellen Trends, der angekündigte Release von o3 sowie die Entwicklungen rund um AI Agents. Die Erwartung: Die nächste Evolutionsstufe sind multimodale Modelle mit erweitertem Kontextverständnis und ausgeprägten reasoning capabilities. Für Spekulationen sorgt der Relaunch von OpenAIs Robotics-Division im Sommer 2024. Dies könnte ein Zeichen dafür sein, dass das Unternehmen künftig auch wieder auf Robotik setzt. Am Rande haben wir auch über Regulierung und AI-Policy in den USA gesprochen, wobei betont wurde, dass KI auch in den USA nicht im rechtsfreien Raum stattfindet, was meiner Einschätzung entspricht. 

Eine Frage habe ich noch zur Deregulierung. Könnte das nicht irgendwie auch einen Effekt auf internationale Standards haben?

Europa hat ein einheitliches Regulierungssystem, was klare Vorteile bietet. Mit Blick in die USA war interessanterweise einer der lautstärksten Befürworter von KI-Regulierung in der Vergangenheit Elon Musk – ein Aspekt, der oft übersehen wird. 

In den USA gibt es heute zahlreiche KI-Regulierungen (State-Level). Diese regulatorische Patchwork-Landschaft ist nicht unternehmensfreundlich, schafft Unsicherheiten und erschwert die Einhaltung übergreifender Standards. 

Wenn es um US-Deregulierung oder internationale Standards geht, könnte es daher genau in die Gegenrichtung gehen: die Festlegung eines Mindestniveaus für die gesamte USA (Federal-Level), um regulatorischen Wildwuchs auf Bundesstaatenebene, rechtliche Unsicherheiten und Kosten zu reduzieren. Regulierung zur De-Regulierung, sozusagen. Daher bleibt es meines Erachtens noch abzuwarten, wie sich die Lage entwickelt. 

Was hast du aus den Diskussionen am Weltwirtschaftsforum in Bezug auf Trends für 2025 mitgenommen?

Die Diskussionen drehten sich vor allem um den technologischen Reifegrad von AI-Agents, ihre zukünftige Entwicklung und ihren Einfluss auf verschiedene Bereiche. Besonders im Fokus standen KI- und Medienbildung, KI-Kompetenzen sowie die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt, Wirtschaft und Gesellschaft.

Eine zentrale Erkenntnis: AI-Agents sind derzeit noch weit von Artificial General Intelligence (AGI) entfernt – und AGI selbst bleibt ein umstrittenes Konzept. Diese Einschätzung stammt nicht von mir, sondern von führenden Technologie-Experten, die sich aus technischer Sicht intensiv mit dem Thema befassen.

Dennoch werden AI-Agents große Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere für die Gestaltung einer Arbeitswelt, in der Menschen und KI-Systeme koexistieren. Neue Organisationsstrukturen, spezifische Qualifikationen und angepasste Prozesse werden entscheidend sein, um diesen Dualismus effizient zu managen. Genau das dürfte eines der zentralen Themen dieses Jahres werden.

Brauchen wir für Agentic AI im Rahmen des EU-AI-Acts eine zusätzliche Governance?

Aus meiner Sicht braucht es keine neue Regulierung für Agentic AI. Ein AI-Agent ist letztlich nichts anderes als mein verlängerter Arm – ein Erfüllungsgehilfe, der bestimmte Tätigkeiten für mich ausführt. Unabhängig davon, ob mein Erfüllungsgehilfe eine natürliche Person oder eine Software ist, die von einem Mitarbeiter beaufsichtigt, gemanagt oder geleitet wird, die Letztverantwortung trägt diejenige Person oder Organisation, die derartige Unterstützung einsetzt.


Tipp der Redaktion

Jeannette Gorzala war auch zu Gast in der brutkasten-Serie No-Hype-KI, wo sie darüber sprach, welche Entwicklungen und Maßnahmen in Österreich und Europa notwendig sind, um KI strategisch voranzutreiben. In der Diskussion ging es insbesondere um regulatorische Rahmenbedingungen, Innovationspotenziale und die Rolle Europas im globalen KI-Wettbewerb.




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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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